El concepto de inteligencia artificial es bastante amplio y podría definirse como todo el espectro de tecnología que básicamente lo que intenta hacer es imitar el comportamiento humano en diferentes niveles, desde lo más básico hasta la inteligencia racional para la toma de decisiones, y actualmente allí se aloja el boom tecnológico para ayudar a las compañías a través del uso de los datos para potenciar la toma de decisiones mediante los diversos algoritmos, diferenciándose del concepto de Machine Learning o aprendizaje automático, ya que es una de las ramas de la inteligencia artificial, según lo explicó el ingeniero Guillermo Klein, Director en KPMG, liderando la práctica de Intelligent Automation + Analytics, Master in Management y Analytics, Universidad Torcuato Di Tella (UTDT), Master in Finance, Universidad Torcuato Di Tella (UTDT) y Diplomatura en Análisis de Proyectos de Inversión con Opciones Reales, Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) al programa Panorama Jujeño.

Al respecto, sostuvo que la intención es que las maquinas puedan aprender en base a experiencias pasadas y generalizar esas experiencias para la toma de decisiones, algo que nunca se realizó, es decir de lo aprendido cómo se actuaría en determinadas situaciones.

En ese contexto, el ingeniero Klein mencionó que existen muchos servicios que se están utilizando en la actualidad por las diversas compañías, utilizándose diferentes términos como analitic (análisis de los datos para la toma de decisiones), como el caso del análisis descriptivo (primer nivel) que se dedica al armado de los distintos modelos que integra la información de la compañía (marketing, ventas o logística) para el armado de controles de indicadores o para describir la situación actual de la compañía; analitic de diagnóstico para empezar a utilizar las estadísticas y entender lo que paso sino también porque pasó (curvas de distribución de las muestras); analitic predictivo para analizar con información actualizada porque suceden determinadas situaciones y conocer que pasará en el futuro por ejemplo con la proyección de las ventas (regresión lineal con modelos estadísticos más complejos), es decir predicciones con un cierto nivel de precisión, empleando también  algoritmos de clasificación para segmentar una muestra determinada (campañas publicitarias en redes sociales) y el ultimo nivel de analitic se basa en el mundo de la optimización que se acentúa en que paso, porque paso, como actuar y que decisión se adopta en una determinada acción (aplicación Google Maps) destinado a mas modelos de producción o en salud (curva de infección de Covid 19).

Indicó que los diferentes modelos de análisis se pueden aplicar a diversas compañías y tienen la ventaja de armarlos en varios lenguajes de programación (sin costos de licencias) y accesibles, sumado al incipiente crecimiento de compañías de servicios para todos los emprendimientos o pymes, con diversos costos desde lo más acotado hasta grandes compañías, y de acuerdo a las necesidades que se planteen con información actualizada y de calidad.

Respecto a la posibilidad de trabajar juntamente entre seres humanos y maquinas con inteligencia artificial, el ingeniero Klein valoró que en la actualidad existen compañías que están implementando esa tarea con gran efectividad, en la etapa de automatización artificial de procesos con el uso de ese tipo de tecnologías (envío de facturas al correo electrónico), no obstante, agrego que habrá una transformación de determinados perfiles y todas las tareas que no generen valor agregado desaparecerán con el tiempo, recalcando que obviamente existe la interacción robot-humano, aunque la capacidad de la inteligencia de las maquinas es acotada.

El especialista aseguró que existen diversos cursos o capacitaciones de inteligencia artificial en el web destinado a los emprendedores, y es importante empezar a conocerlos para solucionar los problemas que se plantean en la cotidianidad, lo cual posee un enorme potencial para las empresas y a bajos costos, concluyó.

Cabe acotar que el ingeniero Guillermo Klein cuenta con una vasta experiencia en la definición y resolución de problemas complejos de forma creativa a través de soluciones de alto impacto y en particular dedicado a ayudar a las organizaciones a generar valor en toda la cadena y a identificar y capturar la información más valiosa y significativa dentro de los datos, transformándola en información útil que se puede usar para mejorar la toma de decisiones y el desempeño.

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